arXiv Robotics· Shota Nomura, Takayuki Osa, Yasuhiro Kato, Kazuki Ota, Naoki Shitanda, Tatsuya Harada·2026-10-30 12:00· 7 小时前AI 评分38

用运动基元表示实现平滑动作分块，提升模仿学习机器人策略

Smooth Action Chunking Via Movement-Primitive Representations for Imitation Learning

AI 导读

研究将基于运动基元的轨迹表示引入动作分块，把轨迹段表示为平滑基函数的线性组合，在不改动策略架构、训练目标和推理流程的前提下让轨迹天然平滑。在一次性（ACT）和迭代式（DiT）骨干上，该表示将块内抖动分别降低一个数量级和 2.4 倍，任务成功率统计上不劣于基线。

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